第1关:简单线性回归与多元线性回归 1、下面属于多元线性回归的是?(BC) A、求得正方形面积与对角线之间的关系。 B、建立股票价格与成交量、换手率等因素之间的线性关系。 C、建立西瓜价格与西瓜大小、西瓜产地、甜度等因素之间的线性关系。 D、建立西瓜书销量与时间之间的线性关系。 2、若线性回归方程得到多个解,...
线性回归模型是:利用线性函数对一个或多个自变量 (x或 (x1,x2,…xk))和因变量(y)之间的关系进行拟合的模型。 正确理解”线性“:直线、平面… 注意:“线性”的意思并非是 y 和 x 为直线关系! 线性函数的定义是:一阶(或更低阶)多项式,或零多项式。 当线性函数只有一个自变量时,y = f(x),这里f(x) ...
梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而从数学上解释梯度下降算法的原理,解释为什么要用梯度,最后实现一个简单的梯度下降算法的实例!